梁洪，李金

哈尔滨工程大学 自动化学院生物医学工程研究所，黑龙江 哈尔滨 150001

一种肺部CT图像快速分割算法研究

梁洪，李金

哈尔滨工程大学 自动化学院生物医学工程研究所，黑龙江 哈尔滨 150001

针对临床辅助诊断的需求，本文提出一种肺部感兴趣区域快速分割算法。该算法首先利用最大类间方差（OTSU）法对图像进行预分割，然后利用区域生长及小面积消除方法剔除干扰信息，并生成掩模图像，最后运用数学形态学方法对模板进行细化，并将原始图像与掩模图像进行数学运算，从而获得肺部感兴趣区域。实验结果表明，本文提出的算法自动化程度高，分割较为准确。

CT图像；最大类间方差；数学形态学；肺部感兴趣区域；CT肺部成像

在临床影像诊断过程中，医生一般只关注有利于疾病诊断的感兴趣区域（Region of Interest，ROI）。通过对肺部CT图像的特点进行分析，我们可以发现能够反映肺部病变的信息全部集中在肺部区域中，而其它如胸廓、心脏、检查床和患者衣物等属于不相关信息，但这些信息会干扰病变区域特征提取的准确性，因此，对胸部CT图像进行分割提取肺部组织是一种有效提取病变区域的特征，同时也是降低非相关信息干扰的行之有效的手段[1]。

通过对现有图像处理算法的总结与应用，本文提出一种适用于肺部病变CT图像的快速分割方案，能够快速有效地提取肺部感兴趣区域。

1 总体设计

根据胸部CT图像的影像学和解剖学特点，首先利用最大类间方差法（OTSU法）对图像进行预分割，然后利用区域生长及小面积消除方法剔除干扰信息，同时生成掩模图像，最后运用数学形态学方法对模板进行细化，将原始图像与掩模图像进行数学运算即可得到肺部区域。……